JPH05151192A - Resource assigning method - Google Patents

Resource assigning method

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JPH05151192A
JPH05151192A JP11237892A JP11237892A JPH05151192A JP H05151192 A JPH05151192 A JP H05151192A JP 11237892 A JP11237892 A JP 11237892A JP 11237892 A JP11237892 A JP 11237892A JP H05151192 A JPH05151192 A JP H05151192A
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JP
Japan
Prior art keywords
solution
storage device
partial
multiplicity
cutting pattern
Prior art date
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Pending
Application number
JP11237892A
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Japanese (ja)
Inventor
Yuval V Lirov
ヴイ．リロヴ ユヴアル
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AT&T Corp
Original Assignee
American Telephone and Telegraph Co Inc
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Filing date
Publication date
Application filed by American Telephone and Telegraph Co Inc filed Critical American Telephone and Telegraph Co Inc
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Abstract

PURPOSE: To improve the quickness and transmission of a solution by tracing a solution recommended for a previous resource assignment program, and applying a system for specifying the previous solution which can be used for the solution for the present resource assignment problem. CONSTITUTION: A cutting pattern enabling the execution of a log roll is generated by using a data base constituted of a previous partial solution and a recursive controller following four sets of rules. This controller is provided with 6 storage devices. This storage device can be properly materialized by software and a storage element. The four sets of rules are materialized respectively by an ideal pattern generator 120, selector 140, adapter 160, and reducer 180, and the six storage elements are materialized by a first demand storage device 110, ideal cutting pattern storage device 130, third executable cutting pattern storage device 150, pleiomerous storage device 170, partial assignment pattern storage device 190, and previous assignment pattern storage device 200.

Description

【発明の詳細な説明】Detailed Description of the Invention

【０００１】[0001]

【産業上の利用分野】本発明は、与えられた共通の資源
をその資源に対する複数の要求に割り当てる方法に関す
る。FIELD OF THE INVENTION The present invention relates to a method for allocating a given common resource to multiple requests for that resource.

【０００２】[0002]

【従来の技術】「資源の割り当て」の問題という用語
は、与えられた共通の資源をその資源に対する複数の要
求に割り当てる必要性を共通の特性として持つような問
題に適用される。従来の方法には、次のようなステップ
からなるアルゴリズムに従って割り当て問題に対して推
奨される解が生成されるものがある。即ち、（ａ）推奨
される解に対する候補としてパタンの集合を生成し、
（ｂ）そのパタンが推奨される解の候補となる前にパタ
ンが一致するべき目標を設定し、（ｃ）そのパタンの集
合を探査して、その目標に合うものを特定し、さらに
（ｄ）推奨される解への目標に合うパタンを追加する。
以上から、推奨される解を生成するために、かなり処理
時間がかかる場合があることが理解できるが、これは、
一般にほとんどの資源割り当て構造に当てはまる問題で
ある。BACKGROUND OF THE INVENTION The term "resource allocation" problem applies to problems having the need to allocate a given common resource to multiple requests for that resource as a common characteristic. Some conventional methods generate a recommended solution to the assignment problem according to an algorithm consisting of the following steps. That is, (a) generate a set of patterns as candidates for the recommended solution,
(B) setting a goal that the pattern should match before it becomes a recommended solution candidate, and (c) exploring the set of patterns to identify those that match the goal, and (d) ) Add patterns that meet your goals for the recommended solution.
From the above, it can be understood that it may take a considerable amount of processing time to generate the recommended solution.
This is a problem that generally applies to most resource allocation structures.

【０００３】さらに、そのような従来の構造では、資源
割り当ての各問題を、仮にその割り当て問題が過去に解
決されたことのある割り当て問題に類似しているか場合
によっては同一であっても、一般に唯一無類のように処
理するので、推奨される解を生成する際のそれぞれのア
ルゴリズムの各ステップをたどることになる。Further, in such conventional structures, each resource allocation problem is generally, even if the allocation problem is similar or in some cases identical to an allocation problem that has been solved in the past. It treats like a unique one, so it follows each step of each algorithm in generating the recommended solution.

【０００４】[0004]

【発明が解決しようとする課題】発明が解決しようとす
る課題は、前記の問題点を克服した資源割り当て方法を
与えることである。SUMMARY OF THE INVENTION The problem to be solved by the invention is to provide a resource allocation method which overcomes the above problems.

【０００５】[0005]

【課題を解決するための手段】資源の割り当て要求を解
決するように適合させた従来の構造に関係する前記およ
びその他の問題は、本発明の原理により次のように扱
う。つまり、以前の資源割り当て問題に対して推奨され
た解を追跡して現在の資源割り当て問題の解決に使用で
きるような以前の解を特定するように構成された知識ベ
ースのシステムを与えることによって、推奨される解の
早さおよび伝達を大いに向上させる。SUMMARY OF THE INVENTION The above and other problems associated with conventional structures adapted to solve resource allocation requirements are addressed by the principles of the present invention as follows. That is, by providing a knowledge-based system configured to track recommended solutions to previous resource allocation problems and identify previous solutions that can be used to solve the current resource allocation problem, Greatly improves the speed and communication of recommended solutions.

【０００６】[0006]

【実施例】本発明の理解を助けるために、製紙工場の製
造過程を制限としてではなく一例として以下の説明を行
う。この製紙工場における共通の資源は、幅がＷlr（以
降、添え字ｌｒでログ・ロールを示す）の大きなロール
紙であり、その長さは幅Ｗlrに比べて相当長いものと仮
定する。尚、大きなロール紙は通常ログ・ロールと称す
る。本発明の原理を制限するわけではないが、幅に対し
長さを大きく仮定することによって、ログ・ロールの長
さについての不要な論議によって説明を紛らわしくする
ことなく本発明の説明のための実施例を説明することが
可能となる。In order to aid in understanding the invention, the following description is given by way of example and not by way of limitation of the paper mill manufacturing process. It is assumed that a common resource in this paper mill is a roll paper having a large width W lr (hereinafter, a log roll is indicated by a suffix lr), and its length is considerably longer than the width W lr . A large roll paper is usually called a log roll. While not limiting the principles of the present invention, the assumption of a large length over a width allows the illustrative implementation of the present invention without confusing the discussion with unnecessary discussion of log roll length. An example can be explained.

【０００７】具体的には、ログ・ロールを複数のより幅
の狭いロールに切り、切られた各ロールがそれぞれ幅Ｗ
iとなるようにすることを考える。ただし、共通の資
源、即ちログ・ロールに課せられる複数の要求Ｄiに見
合うように、ｉは１からＩに等しい。特定の幅Ｗiに対
して、その幅Ｗiのロールが１つ以上あることが望まれ
る。記号Ｄiにより、顧客の要求に合うように求められ
た幅Ｗiの切られたロールの総数が特定される一方、ｉ
とｊとが異なる場合に各幅Ｗiが別の幅Ｗjとは異なるの
で、Ｉによって異なる幅Ｗiの総数が特定される。明ら
かに、１人以上の顧客の要求は、Ｉ個の要求要素Ｄ
i（各要求要素Ｄiは、何人かの顧客の要求の和であるこ
ともある）を持つ要求ベクトルＤと見ることができる
が、切られた幅の集合は、Ｉ個の切られた幅Ｗiを有す
る幅ベクトルＷと見ることができる。従って、１人また
はそれ以上の顧客の総要求ＴＤは、ベクトル積ＤｘＷに
等しいと言える。即ち、 ＤｘＷ＝ＴＤ、または Ｄ1ｘＷ1＋Ｄ2ｘＷ2＋・・・＋ＤIｘＷI＝ＴＤ
（１）Specifically, the log roll is cut into a plurality of narrower rolls, and each cut roll has a width W.
Consider making i . However, i equals 1 to I to meet the demands D i imposed on the common resource, the log roll. For a particular width W i , it is desired that there be one or more rolls of that width W i . The symbol D i identifies the total number of cut rolls of width W i that have been sought to meet the customer's requirements, while i
Since I and j are different from each other and each width W i is different from another width W j , I specifies the total number of different widths W i . Obviously, one or more customer requirements may be I requirement elements D
It can be seen as a requirement vector D with i (each requirement element D i may be the sum of the requirements of several customers), but the set of cut widths is I cut widths. It can be seen as a width vector W with W i . Therefore, it can be said that the total demand TD of one or more customers is equal to the vector product DxW. That is, DxW = TD, or D 1 xW 1 + D 2 xW 2 + ... + D I xW I = TD
(1)

【０００８】さらに、既に述べたように大きなロールの
長さも、切られたロールの長さも配慮する必要がない。
各切断の長さが正規化されるものと考えることにより心
配がなくなり、このようにして、本発明の原理の説明に
さらに綿密な記述を必要とする要因としての長さの変数
を取り除くことができる。しかし、本題から逸れるが、
ログ・ロールの正規化された長さの最小個数は、総要求
数ＴＤをログ・ロールの幅Ｗlrで割った商に等しいこと
は注目に値する。Furthermore, as already mentioned, it is not necessary to consider the length of the large roll or the length of the cut roll.
By considering that the length of each cut is normalized, there is no concern, thus eliminating the length variable as a factor that requires a more thorough description of the principles of the invention. it can. However, deviating from the main subject,
It is worth noting that the minimum number of normalized lengths of log rolls is equal to the total number of requests TD divided by the width W lr of log rolls.

【０００９】さらに強調すべきことに、ログ・ロールを
切断したものには、特定の幅Ｗiに切断したものが１つ
以上含まれる可能性がある。例えば、ログ・ロールの１
つの切断片には、複数の同じ幅Ｗiの切断片が含まれる
場合もある。事実、ログ・ロールの１つの切断片には、
同じ幅ＷiのＤi個の切断片が含まれる可能性がある。It should be further emphasized that a log roll cut may include one or more cuts to a particular width W i . For example, log roll 1
One cut piece may include a plurality of cut pieces having the same width W i . In fact, one piece of log roll
There may be D i cuts of the same width W i .

【００１０】「切断パタン」と言う用語は、ログ・ロー
ルから切断されるロールの特定のパタンを切るために複
数のナイフの特定の取り付け方法を特定するパタンとし
て定義される。ここで、切断パタンの長さはある正規化
された長さであると仮定する。また、それぞれ正規化さ
れた長さの複数の切断パタンが存在し得ると仮定する。
複数の切断パタンが実際にログ・ロールから切断できる
場合のみ、顧客の要求を満たすことができる。本題に戻
ると、切断パタンは、整数の切断パタン・ベクトルＹと
して表すことができ、この切断パタン・ベクトルＹは、
Ｉ次元であり、切断パタン・ベクトルＹの各要素Ｙiか
ら、１回のロール整形処理中に、即ちログ・ロールの１
つの正規化された長さの１回の切断中に幅Ｗlrのログ・
ロールから切断される幅Ｗiの切断ロールの数が分か
る。The term "cutting pattern" is defined as a pattern that specifies a particular attachment of a plurality of knives to cut a particular pattern on a roll that is cut from a log roll. Here, it is assumed that the length of the cutting pattern is a normalized length. It is also assumed that there can be multiple cutting patterns, each with a normalized length.
The customer's requirements can only be met if multiple cutting patterns can actually be cut from the log roll. Returning to the main subject, the cutting pattern can be represented as an integer cutting pattern vector Y, and this cutting pattern vector Y is
It is an I-dimension, and from each element Y i of the cutting pattern vector Y, during one roll shaping process, that is, 1 of the log roll.
Log of width W lr during one cut of two normalized lengths
The number of cutting rolls of width W i cut from the roll is known.

【００１１】「実現可能な切断パタン」と言う用語は、
特定の種類の切断パタンとして定義される。つまり、実
現可能な切断パタンとは、一定の制約を満足する切断パ
タンであり、この制約とは、満足されるべき目標の一形
態である。実現可能な切断パタンによって満たされるべ
き１つの制約または目標というのは、ベクトル積ＹｘＷ
がログ・ロールの幅Ｗlrを超えてはならないと言うこと
である。即ち、 ＹｘＷ≦Ｗlr、即ち、 Ｙ1ｘＷ1＋Ｙ2ｘＷ2＋・・・・＋ＹIｘＷI≦Ｗlr （２）The term "realizable cutting pattern" refers to
It is defined as a particular type of cutting pattern. That is, a feasible cutting pattern is a cutting pattern that satisfies certain constraints, and this constraint is one form of a goal that should be satisfied. One constraint or goal to be satisfied by the feasible cutting pattern is the vector product YxW.
Is not to exceed the log roll width W lr . That is, YxW ≦ W lr , that is, Y 1 xW 1 + Y 2 xW 2 + ... + Y I xW I ≦ W lr (2)

【００１２】さらに、切断パタンには、それを実現可能
な切断パタンとして処理する前に、他の制約または目標
を課すことができる。その他の制約は、一般に、処理ま
たは技術上の制限に応じて製造および輸送の経費に対し
て発生する。しかし、制限のためではなく、本発明の原
理の実施例を説明するために、本明細書の説明では、式
（２）の制約を用いることにする。切断パタン・ベクト
ルＹが特定の用途の制約をすべて満たす場合、そのベク
トルは実現可能な切断パタンとして知られるようにな
り、実現可能な切断パタンＹとして記号化される。実現
可能な切断パタンは、切断パタンの部分集合であること
に注意を要する。In addition, the cutting pattern may be subject to other constraints or goals before it is treated as a feasible cutting pattern. Other constraints generally occur on manufacturing and shipping costs, depending on processing or technical limitations. However, for the purpose of describing embodiments of the principles of the present invention rather than by limitation, the discussion of this specification will use the constraint of equation (2). If the cutting pattern vector Y meets all the constraints of a particular application, that vector becomes known as a feasible cutting pattern and is symbolized as a feasible cutting pattern Y. Note that the feasible cutting patterns are a subset of the cutting patterns.

【００１３】実現可能な切断パタンＹは、式（２）の制
約のような１つまたはそれ以上の制約を満足しなければ
ならないので、要求Ｄのすべてを満足するとは限らない
ことに注意を要する。結果として、実現可能な切断パタ
ンＹは、対応する要求Ｄiより小さいＹiの値を有する要
素Ｙiを１つ以上もつ。このような場合、ログ・ロール
の整形に対して推奨される解にその幅Ｗi、そして恐ら
くはその切断パタンが一回以上出現することが必要とな
る、即ち、その幅Ｗiが同じ切断パタンまたは異なる切
断パタンにおいて繰り返される必要がある。２つ以上の
切断パタンが同じ場合、その切断パタンの「多数性」あ
ると言う。特に、特定の切断パタンが２つ現れる場合、
その切断パタンの多数性の値は、２であると言う。特定
の切断パタンが３つ現れるならば、その切断パタンの多
数性の値は３という具合である。「多数性」と言う用語
のこの定義を拡張すると、唯一無二の切断パタンは、ゼ
ロの多数性を持つことになる。It should be noted that the feasible cutting pattern Y must satisfy one or more constraints, such as the constraint in equation (2), so that it does not necessarily satisfy all of the requirements D. . As a result, the feasible cutting pattern Y has one or more elements Y i with values of Y i less than the corresponding demand D i . In such a case, the solution recommended for log roll shaping must have its width W i , and possibly its cutting pattern, appearing more than once, ie its width W i is the same cutting pattern. Or it needs to be repeated in different cutting patterns. When two or more cutting patterns are the same, it is said that there is "multiplicity" of the cutting patterns. Especially when two specific cutting patterns appear,
The multiplicity value of the cutting pattern is said to be 2. If three specific cutting patterns appear, the multiplicity value of the cutting pattern is 3, and so on. Extending this definition of the term "majority", the unique cutting pattern will have a majority of zero.

【００１４】以上を基にすると、解決するべき問題は、
一方では１人以上の顧客の要求を満たしつつ他方では浪
費量の削減にかなうようにそれぞれ多数性を有する実現
可能な切断パタンＹを適時に生成することと言い替える
ことができる。Based on the above, the problem to be solved is
In other words, it is possible to timely generate a feasible cutting pattern Y having a multiplicity so as to satisfy the demands of one or more customers on the one hand and reduce waste on the other hand.

【００１５】本発明で提案する構造によれば、前記のよ
うな実現可能な切断パタンＹが、以前の部分的な解と４
組の規則に従う再帰的コントローラとからなるデータベ
ースを用いて、生成される。このコントローラは、図１
に示したような構造で６個の記憶装置を備えているが、
記憶装置はすべて、ソフトウェアと記憶素子とで適切に
具体化することができる。According to the structure proposed by the present invention, a feasible cutting pattern Y as described above is
It is generated using a database of recursive controllers that follow a set of rules. This controller is shown in Figure 1.
It has six storage devices with the structure shown in
All storage devices can be suitably embodied in software and storage elements.

【００１６】詳細には、前記の４組の規則は、理想パタ
ン生成器１２０、セレクタ１４０、アダプタ１６０、お
よびリデューサ１８０においてそれぞれ具体化され、６
個の記憶装置は、第１の要求記憶装置１１０、理想切断
パタン記憶装置１３０、第３の実現可能な切断パタンの
記憶装置１５０、多数性の記憶装置１７０、部分的割り
当てパタンの記憶装置１９０、および以前の割り当てパ
タンの記憶装置２００によって具体化される。In detail, the above four sets of rules are embodied in the ideal pattern generator 120, the selector 140, the adapter 160, and the reducer 180, respectively.
The first storage device 110, the ideal disconnection pattern storage device 130, the third feasible disconnection pattern storage device 150, the multiplicity storage device 170, the partial allocation pattern storage device 190, And the previous allocation pattern storage device 200.

【００１７】第１の記憶装置には、顧客の要求ベクトル
Ｄ、従って、共通の資源に対する複数の要求要素Ｄiが
格納されている。The first storage device stores a customer's request vector D, and thus a plurality of request elements D i for a common resource.

【００１８】従来の技術、例えばＹ．Ｖ．リロブ（Liro
v）他のために１９９０年５月３１日付けで出願された
出願番号07/531174号の米国特許出願には、複数の実現
可能な切断パタン（これは、第３の記憶装置１５０に格
納されている）を生成するある技法が説明されている。
この技法には、多次元の確率超過程関数の生成、この関
数の記憶、および複数の実現可能な切断パタン（第３の
記憶装置に格納されている）の無作為な生成が必然的に
含まれる。しかし、しかしこのような技法では、特定の
資源割り当てを解決した場合にこれに応じて生成される
実現可能な切断パタンを記憶および検索する効率的な方
法が、与えられない。従って、実現可能な切断パタンが
必要となる度に、この技法を用いなければならない。Conventional techniques such as Y. V. Liro
v) US patent application Ser. No. 07/531174, filed May 31, 1990 for others, contains multiple feasible cutting patterns, which are stored in a third storage device 150. Is described.
This technique necessarily involves the generation of a multidimensional stochastic superprocess function, the storage of this function, and the random generation of multiple feasible cutting patterns (stored in a third storage device). Be done. However, such techniques, however, do not provide an efficient way of storing and retrieving the feasible disconnect patterns generated in response to the resolution of a particular resource allocation. Therefore, this technique must be used every time a feasible cutting pattern is needed.

【００１９】これに対して、本発明では、以前の資源割
り当て問題の解決の過程で生成された部分的な解または
実現可能な切断パタンを記憶装置２００に保持し、記憶
されている実現可能な切断パタンの何れを現在の資源割
り当て問題に使用することができるかを見きわめる簡単
かつ効率的な方法を与える。従って、部分的な解または
実現可能な切断パタンを十分な数だけ記憶装置１５０に
記憶させると、以前に行ったように最初に確率関数を生
成し、その関数を記憶し、さらに実現可能な切断パタン
を生成することによって、そのようなパタンを生成する
必要がなくなる。On the other hand, according to the present invention, the partial solution or the feasible disconnection pattern generated in the process of solving the previous resource allocation problem is held in the storage device 200 and is stored and realized. It provides a simple and efficient way to figure out which of the cutting patterns can be used for the current resource allocation problem. Therefore, if a sufficient number of partial solutions or feasible cutting patterns are stored in the storage device 150, a probability function is first generated and the feasible cutting is stored, as was done previously. By generating patterns, it is not necessary to generate such patterns.

【００２０】具体的には、要求Ｄのベクトルの記憶装置
１１０からの読出しに応じて、理想パタン生成器１２０
が、理想的なパタンを生成し、そのパタンを第２の記憶
装置１３０に格納する。そのパタンの格納に応じて、セ
レクタ１４０が、記憶装置２００の以前の切断パタンの
データベースを探査し、以下において詳細に説明するよ
うに本発明によって、生成器１２０によって生成される
理想的な切断パタンに合う実現可能な解を表すような切
断パタンＹを識別・選択する。セレクタ１４０は、それ
が確認した実現可能な切断パタンをそれぞれ第４の記憶
装置１５５に格納する。Specifically, the ideal pattern generator 120 is read according to the reading of the vector of the request D from the storage device 110.
Generates an ideal pattern and stores the pattern in the second storage device 130. Depending on the storage of that pattern, the selector 140 searches the database of previous cutting patterns in the storage device 200 and, according to the present invention, the ideal cutting pattern produced by the generator 120 as will be described in detail below. A cutting pattern Y that represents a feasible solution that satisfies The selector 140 stores the feasible cutting pattern confirmed by the selector 140 in the fourth storage device 155, respectively.

【００２１】前記の実現可能な切断パタンＹの格納およ
び顧客の要求Ｄに応じて、アダプタ１６０が、そのよう
な各パタンに対し多数性の値Ｍを生成し、その値を第４
の記憶装置１７０に格納する。記憶装置１７０に格納さ
れている多数性の値Ｍ、実現可能な切断パタンＹ、およ
び顧客の要求Ｄに応じて、リデューサ１８０が、セレク
タ１４０によって確認された実現可能な各切断パタンに
対し、いわば残余要求ＲＤ（この定義は後述）を生成
し、推奨される実現可能な切断パタンＹ、その多数性の
値Ｍ、およびその残余要求ＲＤを以下に述べる要領で選
択する。次に、リデューサ１８０は、選択内容を関係す
る残余要求を除いて記憶装置１９０に格納して、ログ・
ロールを切るナイフの調節に後で使用できるようにす
る。即ち、それらの選択内容は、共通の資源を複数の要
求に割り当てるために推奨される解の一部となる。[0021] In response to the storage of the feasible cutting pattern Y and the customer's request D, the adapter 160 generates a multiplicity value M for each such pattern and assigns it to the fourth value.
In the storage device 170. According to the multiplicity value M stored in the storage device 170, the feasible cutting pattern Y, and the customer's request D, the reducer 180, so to speak, for each feasible cutting pattern confirmed by the selector 140. A residual demand RD (the definition of which will be described later) is generated, and a recommended feasible cutting pattern Y, its multiplicity value M, and its residual demand RD are selected as described below. The reducer 180 then stores the selections in the storage device 190, excluding any relevant residual requests, and logs
Make it available later for adjusting the knife that cuts the roll. That is, those choices become part of the recommended solution for allocating a common resource to multiple requests.

【００２２】次に、リデューサ１８０は、第１の記憶装
置１１０に格納されている要求Ｄを新たに生成された残
余要求ＲＤで置換する。このようにして、以上の過程
は、顧客の残余要求ＲＤが設計者のパラメータに等しい
かそれ以下であることが目標識別器１２０によって検出
されるまで、繰り返される。設計者によるパラメータ
は、許容または容認できる浪費量に対する許容範囲を反
映するものであり、理想的な場合はゼロとなる。Next, the reducer 180 replaces the request D stored in the first storage device 110 with the newly generated residual request RD. In this way, the above process is repeated until the target discriminator 120 detects that the customer's residual demand RD is less than or equal to the designer's parameter. The designer's parameter reflects an acceptable range for acceptable or acceptable waste, which in the ideal case would be zero.

【００２３】さらに具体的には、生成器１２０は、１か
らＩまでの各ｉに対して次の式（３）を用いて要素Ｙi
を有する理想的な切断パタン・ベクトルＹを生成するよ
うに構成されている。 Ｙi＝Ｄi＋ＷiＬ／２
（３） ただし、 Ｌ＝２Ａ−Ｂ／Ｃ ただし、More specifically, the generator 120 uses the following equation (3) for each i from 1 to I to calculate the element Y i.
Is configured to generate an ideal cutting pattern vector Y having Y i = D i + W i L / 2
(3) However, L = 2A-B / C However,

【数１】 ここで、ＡはベクトルＹによって満たされる定数であ
る。即ち、[Equation 1] Where A is a constant that is satisfied by the vector Y. That is,

【数２】 [Equation 2]

【００２４】さらに具体的には、セレクタ１４０は、詳
細に後述するように、記憶装置１３０に格納されている
「理想的な切断パタン」（ベクトルＹ）から記憶装置１
５０に格納されている実現可能な各切断パタンまでの距
離を決定するように構成することもできる。セレクタ１
４０は、そのような決定を行う過程で最小距離を有する
切断パタンを最善の候補として選択する。そして、選ば
れた切断パタンを分析して、課せられた制約または目標
ーーー式（２）を用いてそのパタンに課せられた制約だけ
でなくその他の制約または目標など---を満足するか否
かを判断する（即ち、セレクタ１４０は、生成された切
断パタンが実現可能な切断パタンかどうかをを判断す
る）。More specifically, the selector 140 uses the "ideal cutting pattern" (vector Y) stored in the storage device 130 as will be described later in detail.
It can also be configured to determine the distance to each feasible cutting pattern stored in 50. Selector 1
40 selects the cutting pattern with the smallest distance as the best candidate in the process of making such a decision. Then, the selected cutting pattern is analyzed, and it is determined whether or not the constraint or goal imposed on the pattern is satisfied by using the formula (2), as well as other constraints or goals. (That is, the selector 140 determines whether the generated cutting pattern is a feasible cutting pattern).

【００２５】セレクタ１４０は、実現可能な切断パタン
を所定の数だけ特定して記憶装置１５０に記憶するま
で、前記の処理を繰り返す。（尚、データベースの記憶
装置２００に格納されている以前の切断パタンの数が実
現可能な切断パタンを特定するのに十分でない場合、そ
のような実現可能な切断パタンを周知の従来技術の方法
（例えば、前記の出願に開示されている方法）を用いて
生成しなければならなくなる。このように新たに生成さ
れた切断パタンは、次に、記憶装置１５０のほか記憶装
置２００にも記憶される。結果的に、コントローラ１０
０は学習特性を実施し、これによって、以降の割り当て
問題に対する実現可能な解を与えるような以前の割り当
て問題に対する解のデータベースを確立することができ
る。）The selector 140 repeats the above process until a predetermined number of feasible cutting patterns are specified and stored in the storage device 150. (Note that if the number of previous cutting patterns stored in the database storage device 200 is not sufficient to identify a feasible cutting pattern, such a feasible cutting pattern is known in the prior art method ( For example, the cutting pattern newly generated in this way is stored in the storage device 200 as well as the storage device 150. As a result, the controller 10
0 implements the learning property, which allows to establish a database of solutions to previous assignment problems that give feasible solutions to subsequent assignment problems. )

【００２６】さらに具体的には、セレクタ１４０が確認
して記憶装置１５０に格納した実現可能な各切断パタン
に対して、アダプタ１６０が、次のような方法を用いて
多数性の値Ｍを生成する。More specifically, for each feasible disconnection pattern confirmed by the selector 140 and stored in the storage device 150, the adapter 160 generates a multiplicity value M using the following method. To do.

【００２７】つまり、アダプタ１６０は、１からＩまで
のｉのうち、ゼロより大きい実現可能な切断パタン要素
Ｙiが存在するようなｉの各値に対し、次の関係に従っ
ていわば多数性比率Ｘiを生成する。 Ｘi＝Ｄi／Ｙi （４）That is, for each value of i among the i from 1 to I for which there is a feasible cutting pattern element Y i larger than zero, the adapter 160 is, so to speak, a majority ratio X according to the following relation. generate i . X i = D i / Y i (4)

【００２８】つぎに、アダプタ１６０は、実現可能な切
断パタンＹに対応する最小の多数性比率を選択し、式
（３）による最小の多数性比率Ｘiから分数の余りを切
り捨て、最小のＸiから整数部分をその実現可能な切断
パタンＹに対する多数性の値Ｍの上限Ｍulに指定する。
この結果、実現可能な切断パタンＹに対する多数性の値
が、Ｍとして記号化される。ただし、Ｍは、ゼロと上限
Ｍulとの間の値を取り得る。即ち、０≦Ｍ≦Ｍul Next, the adapter 160 selects the minimum majority ratio corresponding to the achievable cutting pattern Y, rounds down the fractional remainder from the minimum majority ratio X i according to the equation (3), and the minimum X Designate the integer part from i to the upper bound M ul of the multiplicity value M for that feasible cutting pattern Y.
As a result, the multiplicity value for the feasible cutting pattern Y is symbolized as M. However, M can take a value between zero and the upper limit M ul . That is, 0 ≦ M ≦ M ul

【００２９】実現可能な切断パタンＹの各々に対して多
数性の値Ｍが生成されてその結果が記憶装置１７０に記
憶されるまで、アダプタ１６０は、前記の処理を繰り返
す。The adapter 160 repeats the above processing until the multiplicity value M is generated for each of the feasible cutting patterns Y and the result is stored in the storage device 170.

【００３０】さらに具体的には、いわゆる残余要求ＲＤ
を生成するようにリデューサ１８０が構成されている。
このような残余要求ＲＤは、前述のように顧客の要求Ｄ
を更新するために使用されるものであるが、（ａ）記憶
装置１１０に格納されている顧客の要求Ｄ、（ｂ）記憶
装置１７０に記憶されている多数性の値Ｍ、（ｃ）記憶
装置１５０に記憶されている実現可能な切断パタンＹに
基づく。さらに、リデューサ１８０は、現在与えられて
いる共通の資源に対する複数の要求へのその資源の割り
当てに対して推奨される解の一部として、多数性の値Ｍ
のうちの１つとそれに対応する実現可能な切断パタンＹ
を選択して記憶装置１９０に格納する。More specifically, the so-called residual demand RD
The reducer 180 is configured to generate
Such a residual request RD is the customer request D as described above.
(A) customer request D stored in storage device 110, (b) multiplicity value M stored in storage device 170, and (c) storage used to update Based on the feasible cutting pattern Y stored in the device 150. In addition, reducer 180 uses multiplicity value M as part of the recommended solution for the allocation of that resource to multiple requests for the currently given common resource.
One of them and the corresponding feasible cutting pattern Y
Is stored in the storage device 190.

【００３１】リデューサ１８０は、実現可能な切断パタ
ンＹおよびそれに対応する多数性のスカラー値Ｍのベク
トル積を顧客の要求Ｄから引くことによって、実現可能
な各切断パタンＹに対する残余要求ベクトルＲＤを生成
する。 残余要求（ＲＤ）＝Ｄ−ＹｘＭ （５）The reducer 180 generates a residual request vector RD for each feasible cutting pattern Y by subtracting the vector product of the feasible cutting pattern Y and the scalar value M of the multiplicity corresponding thereto from the customer's request D. To do. Residual request (RD) = D-YxM (5)

【００３２】各残余要求ベクトルＲＤがＩ個の残余要求
要素ＲＤiを含むので、リデューサ１８０は、それが生
成した残余要求ＲＤの１つ１つを残余要求ベクトルにお
ける最大の残余要求要素MaxＲＤiを選択することによっ
て評価していき、式（５）による残余要求ＲＤの生成に
使用した実現可能な切断パタンＹの多数性の値Ｍによっ
て最大要素の値MaxＲＤiを割り算する。その結果の商
は、記憶装置に格納され、ここではそれに対応する実現
可能な切断パタンＹに対する評価比率ＥＲと称し、数学
的に次の式のように表してもよい。 ＥＲ＝MaxＲＤi／Ｍ （６） 勿論、他の形式の評価比率ＥＲも可能である。例えば、
MaxＲＤiおよびＭからなるほとんど如何なる多項式関数
も、それが本発明の原理にかなう限り、満足な評価比率
となると思われる。Since each residual request vector RD contains I residual request elements RD i , reducer 180 takes each of the residual request RDs it generated as the maximum residual request element MaxRD i in the residual request vector. The selection is evaluated, and the maximum element value MaxRD i is divided by the value M of the multiplicity of the feasible cutting patterns Y used to generate the residual demand RD according to the equation (5). The resulting quotient is stored in a storage device, and is referred to herein as an evaluation ratio ER for the corresponding feasible cutting pattern Y, and may be mathematically expressed as the following equation. ER = MaxRD i / M (6) Of course, other forms of evaluation ratio ER are possible. For example,
Almost any polynomial function consisting of MaxRD i and M is considered to be a satisfactory evaluation ratio as long as it complies with the principles of the present invention.

【００３３】リデューサ１８０は、残余要求ＲＤの１つ
１つに対して前記の評価処理を繰り返す（この場合、前
述のように実現可能な切断パタンＹのそれぞれに対して
残余要求ベクトルＲＤが存在するので、相当数の対応す
る評価比率が得られることになる）。The reducer 180 repeats the above evaluation processing for each of the residual request RD (in this case, the residual request vector RD exists for each of the feasible cutting patterns Y as described above. Therefore, a considerable number of corresponding evaluation ratios will be obtained).

【００３４】次に、リデューサ１８０は、最小の値の評
価比率に関係付けられた実現可能な切断パタンおよびそ
の多数性の値を現在の割り当て問題に対して推奨される
部分的な解として記憶装置１９０に記憶する。さらに、
リデューサ１８０は、記憶装置１１０に格納されている
要求Ｄをそれに関係付けられた残余要求で置き換える。The reducer 180 then stores the feasible cutting pattern and its multiplicity value associated with the smallest value evaluation ratio as the recommended partial solution for the current assignment problem. It is stored in 190. further,
The reducer 180 replaces the request D stored in the storage device 110 with the residual request associated with it.

【００３５】ここで、前記のような本発明の原理を実証
する数値例のために図２を参照する。広い幅のロール
紙、即ち９１単位に等しい幅Ｗlrのログ・ロールを考え
る。次に、このログ・ロールをそれぞれ幅（Ｗ1＝）３
０単位の（Ｄ1＝）１３個の小さなロール、それぞれ幅
（Ｗ2＝）２０単位の（Ｄ2＝）２３個の小さなロール、
そしてそれぞれ幅（Ｗ3＝）１０単位の（Ｄ3＝）１７個
の小さなロールへと切断する要求を考える。この記号表
示を用いると、次のようになる。 Ｗlr＝９１ （７ ） Ｗ＝（３０，２０，１０）＝（Ｗ1，Ｗ2，Ｗ3） （ ８） Ｄ＝（１３，２３，１７）＝（Ｄ1，Ｄ2，Ｄ3） （９）式（７）、（８）および（９）の記号表現は、数
値例において使用するために図２の項目２１０に移して
示した。Reference will now be made to FIG. 2 for a numerical example demonstrating the principles of the invention as described above. Consider a wide width roll, i.e., a log roll with a width Wlr equal to 91 units. Next, each of these log rolls has a width (W 1 =) 3
0 units of (D 1 =) 13 small rolls, each width (W 2 =) 20 units of (D 2 =) 23 small rolls,
Then consider the request to cut into (D 3 =) 17 small rolls, each 10 units wide (W 3 =). Using this symbolic representation: W lr = 91 (7) W = (30,20,10) = (W 1 , W 2 , W 3 ) (8) D = (13,23,17) = (D 1 , D 2 , D 3 ). (9) The symbolic representations of equations (7), (8) and (9) have been moved to item 210 of FIG. 2 for use in numerical examples.

【００３６】第３の記憶装置には、以前に生成された切
断パタンＹ1＝（１，３，０）、Ｙ2＝（２，１，１）、
Ｙ3＝（１，２，２）、Ｙ4＝（２，０，３）、およびＹ
5＝（３，０，０）が収容されているものと仮定する。
ここで、目標生成器１２０が、式（３）に従って「目標
切断パタン・ベクトル」を生成する。In the third storage device, the previously generated cutting patterns Y 1 = (1,3,0), Y 2 = (2,1,1),
Y 3 = (1,2,2), Y 4 = (2,0,3), and Y
Assume that 5 = (3,0,0) is contained.
Here, the target generator 120 generates the “target cutting pattern vector” according to the equation (3).

【数３】 次に、セレクタ１４０が、新たなベクトルＹ＝（4.03，
17.02，14.05）から記憶装置１５０内の利用可能なベク
トルまでの距離の２乗を次のように生成する。[Equation 3] Next, the selector 140 causes the new vector Y = (4.03,
17.02, 14.05) to the square of the distance to the available vector in storage 150 is generated as follows.

【数４】 前記のように、セレクタ１４０は、ベクトルＹ3が「理
想の切断パタン」までの距離が最短なので、このベクト
ルを選択する。次に、セレクタ１４０は、選択した切断
パタンを分析して、そのパタンＹ3が例えば式（２）に
よって表される制約のような一定の制約または目標を満
たすか否かを判断する。この場合、項目２１０にあるＷ
ベクトルおよび項目２２０にあるＹベクトルから、次式
に注意する 。 Ｙ1ｘＷ1＋Ｙ2ｘＷ2＋Ｙ3ｘＷ3≦Ｗlr 即ち、１ｘ３０＋２ｘ２０＋２ｘ１０＝９０≦９１ （１０） よって、項目２２０にある切断パタンＹは、実現可能な
切断パタンである。[Equation 4] As described above, the selector 140 selects the vector Y 3 because the distance to the “ideal cutting pattern” is the shortest. Next, the selector 140 analyzes the selected cutting pattern and determines whether or not the pattern Y 3 satisfies certain constraints or goals, such as the constraint represented by equation (2). In this case, W in item 210
From the vector and the Y vector in item 220, note the following equation: Y 1 xW 1 + Y 2 xW 2 + Y 3 xW 3 ≦ W lr, that is, 1x30 + 2x20 + 2x10 = 90 ≦ 91 (10) Therefore, the cutting pattern Y in item 220 is a feasible cutting pattern.

【００３７】従って、アダプタ１６０は、実現可能な各
切断パタンＹに対して多数性の値Ｍを生成する。尚、式
（４）による多数性比率Ｘiの使用により、項目２２０
にある実現可能な切断パタンの８つの繰り返しが、顧客
の要求Ｄを越えることなくその実現可能な切断パタンを
用いて得られる切断の最大可能数である。また、項目２
２０に実現可能な切断パタンの９つの繰り返しがあるな
らば、幅（Ｗ3＝）１０に対する要求Ｄ3が１７のみであ
っても、その幅（Ｗ3＝）１０の小さなロールは１８あ
ることになる点に注意を要する。従って、項目２２０に
おける実現可能な切断パタンＹの多数性の値Ｍの上限Ｍ
ulは、値８である、即ちＭul＝８である。現在の説明用
に例では、Ｍ＝Ｍulと仮定している。Thus, the adapter 160 produces a multiplicity value M for each feasible cutting pattern Y. By using the majority ratio X i according to the equation (4), item 220
Eight repetitions of the feasible cutting pattern in is the maximum possible number of cuts that can be obtained using the feasible cutting pattern without exceeding the customer requirement D. Also, item 2
If 20 have 9 feasible cut patterns, then there are 18 small rolls of width (W 3 =) 10 even though the demand D 3 for width (W 3 =) 10 is only 17. Please note that. Therefore, the upper limit M of the multiplicity value M of the feasible cutting patterns Y in item 220
ul has the value 8, ie M ul = 8. For the purposes of the current description, the example assumes M = M ul .

【００３８】リデューサ１８０は、前述のように、第１
の記憶装置１１０の顧客の初期要求ベクトルＤ、第４の
記憶装置１７０からの複数の多数性の値Ｍ、および第３
の記憶装置１５０からの複数の実現可能な切断パタンＹ
を用いて、残余要求ベクトルＲＤを生成して、前記の初
期要求Ｄを更新する。次に、リデューサ１８０は、デー
タベース記憶装置２００に記憶するとともに推奨される
解の一部として記憶装置１９０に記憶するために、多数
性の値Ｍのうちの１つのほか、それに対応する実現可能
な切断パタンＹも前記の要領で選択する。The reducer 180 is connected to the first reducer 180 as described above.
Initial demand vector D of the customer's storage device 110, a plurality of multiplicity values M from the fourth storage device 170, and a third
Multiple feasible cutting patterns Y from the storage device 150 of
Is used to generate the residual request vector RD and update the initial request D. The reducer 180 then stores one of the multiplicity values M as well as its corresponding feasible for storage in the database storage 200 and in storage 190 as part of the recommended solution. The cutting pattern Y is also selected as described above.

【００３９】現在の例において、リデューサ１８０は、
項目２１０にある要求Ｄと推奨される実現可能な切断パ
タンＹに関係付けられた多数性の値Ｍによって満たされ
る要求Ｄの量との間の差を決定することによって、項目
２２０に例示された残余要求ベクトルＲＤを生成してい
る。項目２２０について言えば、推奨される実現可能な
切断パタンＹ＝（１，２，２）による８つ（即ち、Ｍ＝
８）の切断の後に満足されるべく残る残余要求ＲＤは、
（（ＲＤ1，ＲＤ2，ＲＤ3）＝）（５，７，１）という
残余要求ベクトルＲＤである。In the present example, reducer 180 is
Illustrated in item 220 by determining the difference between the demand D in item 210 and the amount of demand D met by the multiplicity value M associated with the recommended feasible cutting pattern Y. The residual request vector RD is generated. Speaking of item 220, eight with the recommended feasible cutting pattern Y = (1,2,2) (ie, M =
The residual requirement RD that remains satisfactory after the disconnection of 8) is
The residual request vector RD is ((RD 1 , RD 2 , RD 3 ) =) (5,7,1).

【００４０】本発明の原理によれば、以上の処理によっ
て、項目２２０が推奨される解の一部であることが確認
される。次に、以上の処理が繰り返されて、次に推奨さ
れる実現可能な切断パタンが項目またはブロック２３０
によって表されることを確認し、さらに処理を繰り返し
て項目またはブロック２４０によって表されることを確
認する。In accordance with the principles of the present invention, the above process confirms that item 220 is part of the recommended solution. Next, the above processing is repeated, and the next recommended feasible cutting pattern is the item or block 230.
And then repeat the process to verify that it is represented by item or block 240.

【００４１】前記のように、本発明の構造では、所定の
水準の許容範囲が満たされたという生成器１２０の条件
が満たされるまで前記の方法が繰り返される。現在の説
明のための例では、何れの残余要求要素も値１を越えな
いように許容可能な水準の許容範囲が設定されているも
のと仮定する。これは、例えば項目２４０などの項目
が、実現可能な切断パタンを含み、かつその残余要求の
何れの要素も値１を超えない限り、その項目を推奨され
る解に追加しても良いことを意味する。As mentioned above, in the structure of the present invention, the above method is repeated until the condition of the generator 120 is met that a predetermined level of tolerance has been met. In the present illustrative example, it is assumed that an acceptable level of tolerance is set so that no residual requirement elements exceed the value 1. This means that an item, such as item 240, may be added to the recommended solution as long as it contains a feasible cutting pattern and none of its residual requirements exceed the value 1. means.

【００４２】図２の例の結果の要約を図３に示す。つま
り、図３に示したのは、反復的な方法によって図２のブ
ロック２２０、２３０および２４０に示された結果が結
合されて、推奨される解が得られるようすである。A summary of the results of the example of FIG. 2 is shown in FIG. That is, what is shown in FIG. 3 is that the results shown in blocks 220, 230 and 240 of FIG. 2 are combined in an iterative manner to obtain the recommended solution.

【００４３】まず、図２の項目２２０によって、ログ・
ロールから幅Ｗ＝（３０，２０，１０）で８つ（即ち、
Ｍ＝８）の実現可能な切断パタンＹ＝（１，２，２）を
切断することが推奨される。図２を図３に変換すると、
推奨される解には、３０単位幅のもの１つ、２０単位幅
のもの２つ、そして１０単位幅のもの２つを得るように
ログ・ロールを切断するように取り付けられたナイフが
含まれることが分かる。この切断は８回繰り返される
が、各切断は前記の正規化された長さで行われる。First, according to item 220 of FIG.
Eight rolls with width W = (30, 20, 10) (ie,
It is recommended to cut the feasible cutting pattern of M = 8) Y = (1,2,2). Converting FIG. 2 into FIG. 3,
Recommended solutions include a knife mounted to cut the log roll to obtain one 30 unit wide, two 20 unit wide, and two 10 unit wide. I understand. This cut is repeated 8 times, but each cut is made to the normalized length described above.

【００４４】第２に、図２の項目２３０によって、ログ
・ロールから幅Ｗ＝（３０，２０，１０）で２つ（即
ち、Ｍ＝２）の実現可能な切断パタンＹ＝（１，３，
０）を切断することが推奨される。図３に変換すると、
推奨される解には、３０単位幅のものを１つ、２０単位
幅のものを３つ、そして１０単位幅のものをゼロだけ得
るようにログ・ロールを切断するように取り付けられた
ナイフが含まれることが分かる。この切断は２回繰り返
されるが、各切断は前記の正規化された長さで行われ
る。Second, according to item 230 of FIG. 2, two (ie, M = 2) feasible cutting patterns Y = (1,3 from the log roll with width W = (30,20,10). ，
It is recommended to cut 0). Converting to Figure 3,
The recommended solution is a knife mounted to cut the log roll to get one with 30 units width, three with 20 units width, and zero with 10 units width. It turns out that it is included. This cut is repeated twice, but each cut is made to the normalized length described above.

【００４５】第３に、図２の項目２４０によって、ログ
・ロールから幅Ｗ＝（３０，２０，１０）で１つ（即
ち、Ｍ＝１）の実現可能な切断パタンＹ＝（２，１，
１）を切断することが推奨される。図３に変換すると、
推奨される解には、３０単位幅のものを２つ、２０単位
幅のものを１つ、そして１０単位幅のものを１つだけ得
るようにログ・ロールを切断するように取り付けられた
ナイフが含まれることが分かる。この切断は１回行われ
るが、その切断は前記の正規化された長さで行われる。Third, according to item 240 in FIG. 2, one (ie, M = 1) feasible cutting pattern Y = (2,1) from the log roll with width W = (30,20,10). ，
It is recommended to cut 1). Converting to Figure 3,
The recommended solution is a knife mounted to cut the log roll to obtain two 30 unit widths, one 20 unit width and one 10 unit width. It turns out that is included. This cut is made once, but the cut is made at the normalized length described above.

【００４６】この例によって得られる推奨される解を用
いると、ログ・ロールの１１回の切断の各々に対し、浪
費量がわずか１単位で有ることに注目するべきである。It should be noted that with the recommended solution obtained by this example, there is only 1 unit of waste for each of the 11 cuts of the log roll.

【００４７】以上の説明は、本発明の一実施例に関する
もので、この技術分野の当業者であれば、本発明の種々
の変形例が考えられるが、それらはいずれも本発明の技
術的範囲に包含される。The above description relates to one embodiment of the present invention, and various modifications of the present invention are conceivable to those skilled in the art, but all of them are within the technical scope of the present invention. Included in.

【００４８】[0048]

【発明の効果】以上述べたように、本発明によれば、共
通の資源を複数の要求に時間的に効率よく割り当てるこ
とができる。As described above, according to the present invention, a common resource can be efficiently allocated to a plurality of requests in terms of time.

【図面の簡単な説明】[Brief description of drawings]

【図１】本発明を実施するためのコントローラの処理を
示すブロック図である。FIG. 1 is a block diagram showing a process of a controller for implementing the present invention.

【図２】本発明の原理の理解に役立つ数値の例を使用す
ることによって本発明の原理を説明する図である。FIG. 2 is a diagram illustrating the principles of the present invention by using a numerical example useful for understanding the principles of the present invention.

【図３】与えられた共通の資源を複数の要求の間で割り
当てるために推奨された解を示す図であるが、この解は
図２に示した数値の例に本発明の原理を応用することに
よって得られる結果である。FIG. 3 is a diagram illustrating a recommended solution for allocating a given common resource among multiple requests, which solution applies the principles of the present invention to the numerical example shown in FIG. This is the result obtained by

【符号の説明】[Explanation of symbols]

１１０ 要求Ｄの記憶装置 １２０ 理想パタン生成器 １３０ 理想切断パタンの記憶装置 １４０ セレクタ １５０ 実現可能な切断パタンＹの記憶装置 １６０ アダプタ １７０ 多数性の値Ｍの記憶装置 １８０ リデューサ １９０ 部分的な割り当てパタンの記憶装置 ２００ 以前の割り当てパタンの記憶装置 110 Storage Device for Request D 120 Ideal Pattern Generator 130 Storage Device for Ideal Cutting Pattern 140 Selector 150 Storage Device for Realizable Cutting Pattern Y 160 Adapter 170 Storage Device for Multiplicity Value M 180 Reducer 190 Partial Allocation Pattern Storage device Storage device of allocation pattern before 200

Claims (4)

【特許請求の範囲】[Claims] 【請求項１】 （ａ）前記共通資源を割り当てる理想的
な解を生成するステップ、 （ｂ）前記共通資源を複数の以前の要求のそれぞれに割
り当てた結果として生成された以前の部分的な解を内部
に複数記憶しているデータベースを探査して、前記の以
前の部分的な解の中から前記資源を前記複数の現在の要
求に割り当てる推奨される解に含まれる可能性のあるも
のを前記データベースから選択する探査・選択ステッ
プ、 （ｃ）前記の選択された部分的な解に対する多数性の比
率を生成する多数性比率生成ステップ、 （ｄ）前記の多数性の比率の各々とそれに対応する前記
の選択された部分的な解とに応じて、前記の選択された
部分的な解を前記の推奨される解に含まれる可能性のあ
る単一の部分的な解へと整理する整理ステップ、 （ｅ）所定の水準の許容範囲が満たされるまでステップ
(a)、(b)、(c)および(d)を繰り返すステップ、 （ｆ）前記の単一の部分的な各解とそれに対応する多数
性の比率とを推奨される解として与えるステップ、およ
び （ｇ）前記共通資源を複数の現在の要求に前記の推奨さ
れる解に従って割り当てるステップとを備え、制約のあ
る共通資源を複数の現在の資源要求に割り当てることを
特徴とする資源を割り当てる方法。1. A step of: (a) generating an ideal solution for allocating the common resource; and (b) a previous partial solution generated as a result of allocating the common resource to each of a plurality of previous requests. And searching for a database that stores multiple internals of the above, and selecting any of the previous partial solutions that may be included in the recommended solutions that allocate the resources to the multiple current requests. An exploration / selection step of selecting from a database; (c) a multiplicity ratio generating step of generating a multiplicity ratio for the selected partial solution; (d) each of the multiplicity ratios and its corresponding A step of organizing the selected partial solution into a single partial solution that may be included in the recommended solution, depending on the selected partial solution; , (E) Step until satisfied allowable range of levels
repeating steps (a), (b), (c) and (d), (f) providing each of the single partial solutions and their corresponding multiplicity ratios as recommended solutions, And (g) allocating said common resource to a plurality of current requests according to said recommended solution, allocating a constrained common resource to a plurality of current resource requests. . 【請求項２】 前記の探査・選択ステップが、 （ｈ）前記データベースに記憶されている前記の部分的
な解の各々と前記の生成された理想的な解との間の距離
を決定するステップ、および （ｉ）前記の部分的な解の中から、関係付けられた距離
が最小であるような解を前記の候補として選択するステ
ップを含むことを特徴とする請求項１記載の方法。2. The exploration and selection step comprises: (h) determining a distance between each of the partial solutions stored in the database and the generated ideal solution. And (i) selecting from the partial solutions the solution with the smallest associated distance as the candidate. 【請求項３】 前記の多数性比率生成ステップが、 （ｈ）前記の選択された部分的な解の最初の１つに応じ
て、複数の多数性の比率を生成するステップ、 （ｇ）前記の１つの部分的な解に対する多数性の比率と
して、前記の多数性の比率の中から最小の値を有するも
のの整数部分を選択するステップ、および （ｊ）前記の部分的な解の残りの解に対して前記ステッ
プ(h)および(i)を繰り返すステップを含むことを特徴と
する請求項１記載の方法。3. The majority ratio generating step comprises: (h) generating a plurality of majority ratios in response to the first one of the selected partial solutions; (g) Selecting the integer part of the one having the smallest value among the plurality of multiplicity ratios as the ratio of multiplicity to one partial solution of, and (j) the remaining solution of the partial solution. The method of claim 1 including the step of repeating steps (h) and (i) for. 【請求項４】 前記の整理ステップが、 （ｈ）前記の部分的な解の各々に対する残りの要求を生
成するステップ、 （ｉ）前記の各要求に対する評価の比率を生成するステ
ップ、 （ｊ）前記の部分的な解の各々に対し評価の比率を比較
するステップ、および （ｋ）最小の値を有する評価比率に応じて、対応する部
分的な解、残りの要求、および多数性の値を推奨される
解に追加するステップを含むことを特徴とする請求項１
記載の方法。4. The reorganizing step comprises: (h) generating a remaining requirement for each of the partial solutions; (i) generating a ratio of ratings for each requirement; (j). Comparing the ratio of evaluations for each of the partial solutions, and (k) depending on the evaluation ratio having the smallest value, the corresponding partial solution, the remaining demand, and the multiplicity value. The method of claim 1 including the step of adding to the recommended solution.
The method described.
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